Упередження в авторегресійній моделі

У складі Stock і Watson 3E.Updated, вони посилаються в главі 14, що якщо оцінити рівняння авторегресії за допомогою AR (1)

b_1 y_ {t-1} + \ t

де насправді істинною моделлю є випадкова прогулянка без дрейфу (AR (1) з $ beta_0 = 0, бета_1 = 1 $ ),

$$ y_t = y_ {t-1} + \ t

потім за допомогою OLS, $ h {beta} _1 $ є послідовним, але має ухил до нуля, апроксимується як

$$ E ({beta} _1) = 1 - frac {5.3} {T} $$

Я бачу 1 як істину $ beta_1 $ значення, але я не бачу, де $ 5,3 / т $ прийшли з